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논문 상세정보

형태분석에 의한 특징 추출과 BP알고리즘을 이용한 정면 얼굴 인식

Full face recognition using the feature extracted gy shape analyzing and the back-propagation algorithm


This paper proposes a method which analyzes facial shape and extracts positions of eyes regardless of the tilt and the size of input iamge. With the extracted feature parameters of facial element by the method, full human faces are recognized by a neural network which BP algorithm is applied on. Input image is changed into binary codes, and then labelled. Area, circumference, and circular degree of the labelled binary image are obtained by using chain code and defined as feature parameters of face image. We first extract two eyes from the similarity and distance of feature parameter of each facial element, and then input face image is corrected by standardizing on two extracted eyes. After a mask is genrated line historgram is applied to finding the feature points of facial elements. Distances and angles between the feature points are used as parameters to recognize full face. To show the validity learning algorithm. We confirmed that the proposed algorithm shows 100% recognition rate on both learned and non-learned data for 20 persons.

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참고문헌 (0)

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이 논문을 인용한 문헌 (3)

  1. 1997. "A study on pattern recognition using DCT and neural network" 한국통신학회논문지 = The journal of the Korean institute of communication science, 22(3): 481~492 
  2. Ryu, Yeon-Sik ; O, Se-Yeong 2000. "Automatic Extraction of Eye and Mouth Fields from Face Images using MultiLayer Perceptrons and Eigenfeatures" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터, 37(2): 31~43 
  3. 2001. "Extraction of Facial Feature Parameters by Pixel Labeling" 信號處理·시스템學會 論文誌 = Journal of the institute of signal processing and systems, 2(2): 47~54 


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